Bsrt++: mejorando bsrt con mejora de características, fusión ponderada y muestreo cíclico
Autores: Son, Suji; Park, Hanhoon
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Bsrt++: mejorando bsrt con mejora de características, fusión ponderada y muestreo cíclico
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Super-resolución
Modelo de aprendizaje profundo
Extracción de características
Fusión de características
Información de alta frecuencia
Comunicación entre fotogramas
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 49
Citaciones: Sin citaciones
La mejora del modelo BSRT con los módulos, denominado BSRT++, logró valores de PSNR más altos de 1,15 dB y 1,31 dB que BSRT, respectivamente.
Descripción
La mejora del modelo BSRT con los módulos, denominado BSRT++, logró valores de PSNR más altos de 1,15 dB y 1,31 dB que BSRT, respectivamente.